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Identification of residues deposited outside of the deposition equipment, using video analytics
In areas where waste production is excessive, sometimes improper deposition occurs
around the garbage equipment, requiring more effort from the waste collection teams. In
this dissertation an image recognition system is proposed for the detection and
classification of waste outside the existing waste disposal equipment. The main
motivation is to facilitate the work of waste collection in the city of Lisbon, which is done
by the teams of the Lisbon Waste Collection Centers. In order to help the waste collection
planning, the collection team inspectors in partnership with the Lisbon City Council
created a repository with several datasets, which they named, 'LxDataLab'. The collected
images go through the pre-processing process and finally are submitted to waste detection
and classification, through deep learning networks. In this sense, a classification and
identification method using neural networks for image analysis is proposed: the first
approach consisted in training a deep learning convolutional neural network (CNN)
specifically developed to classify residues; in a second approach a CNN was trained using
a pre-trained MobileNetV2 model, which only the last layer was trained. The training in
this approach was faster compared to the previous approach, as were the performance
values in detecting the class and the amount of residues in the images. The hit rate for the
classification of the selected debris varied between 80%, for test set. After the detection
and classification of the residues in the images are recognized, annotations are generated
on the images.Nas áreas onde a produção de resÃduos é excessiva, por vezes ocorre a deposição
indevida em torno dos equipamentos de deposição de lixo, exigindo mais esforço por
parte das equipas de recolha destes resÃduos. Nesta dissertação é proposto um sistema de
reconhecimento de imagem para a deteção e classificação de resÃduos fora dos
equipamentos de deposição existentes para o mesmo. A principal motivação é facilitar o
trabalho de recolha dos resÃduos na cidade de Lisboa. De forma a possibilitar o
desenvolvimento de algoritmos que possam vir a ser úteis na automatização de tarefas em
diferentes áreas de intervenção, a Câmara Municipal de Lisboa criou um repositório,
denominado ‘LxDataLab’, contendo vários conjuntos de dados. Estes dados, por sua vez
são submetidos a um processo pré-processamento e por fim são submetidas para deteção
e classificação dos resÃduos. Assim é proposto um método de classificação e identificação
de resÃduos utilizando redes neuronais para análise de imagens: a primeira abordagem
consistiu no treino de uma rede neuronal convolucional de aprendizagem profunda
(CNN) desenvolvida especificamente para classificar resÃduos; numa segunda abordagem
foi treinada uma CNN utilizando um modelo pré-treinado MobileNetV2. Nesta última
abordagem, o treino foi mais rápido em relação à abordagem anterior, e o desempenho na
deteção da classe e da quantidade de resÃduos nas imagens foi superior. A taxa de acerto
para as classes de resÃduos selecionadas variou nos 80% para o conjunto de teste. Após a
deteção e classificação dos resÃduos nas imagens são geradas anotações nas mesmas